HISTORIA DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTRODUCCIÓN 

Luego de conocer los conceptos básicos de la inteligencia artificial es importante conocer los hechos históricos que han sido de gran importancia para el desarrollo de la inteligencia artificial como ciencia. En el siguiente informe se detallaran los sucesos más relevantes de la historia además de la evolución de la inteligencia artificial hasta llegar a ser la ciencia que es hoy en día.

GÉNESIS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (1943-1955)

Warren McCulloch y Walter Pitts (1943) han sido reconocidos como los autores del primer trabajo de IA. Partieron de tres fuentes:

• Fisiología básica y funcionamiento de las neuronas en el cerebro.
• El análisis formal de la lógica preposicional.
• La teoría de la computación de Turing.

Donald Hebb (1949) propuso y demostró una regla de actualización para modificar las intensidades de las conexiones entre neuronas. Su regla, es llamada aprendizaje Hebbiano o de Hebb, y esta sigue vigente actualmente.

En el año 1951 dos estudiantes Marvin Minsky y Dean Edmonds, construyeron el primer computador a partir de una red neuronal al cual llamaron SNARC, este computador estaba constituido por 3000 válvulas de vacío y un sistema de piloto automático obtenido de un avión bombardero B-24 para poder simular una red de 40 neuronas.

NACIMIENTO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (1956)

McCarthy una vez que se graduó se trasladó al Dartmouth College, que se erigiría en el lugar del nacimiento oficial de este campo, convenció a Minsky, Claude Shannon y Nathaniel Rochester a que le ayudaran a que los investigadores americanos se interesaran en la teoría de autómatas, redes neuronales y el estudio de la inteligencia.

Luego organizaron un taller con una duración de dos meses en Darmouth en el verano de 1956 al cual asistieron 10 personas dentro de las cuales se encontraban Trenchard More de Princeton, Arthur Samuel de IBM, y Ray Solomonoff y Oliver Selfridge del MIT.

ENTUSIASMO INICIAL, GRANDES ESPERANZAS (1952-1969)

Los primeros años de la IA estuvieron llenos de éxitos teniendo en cuenta que los primeros computadores eran demasiado primitivos y las herramientas de programación estaban  muy limitadas pero fue muy sorprendente que un computador hiciera cosas remotamente inteligentes en aquella época.

Al temprano éxito de Newell y Simon siguio el del sistema de resolución general de problemas, o SRGP, este posiblemente fue el primer programa que incorporo el enfoque de “pensar como un ser humano”. El éxito del SRGP y de los programas que le siguieron, llevaron a Newell y Simon (1976) a formular la famosa hipótesis del sistema de símbolos físicos, que afirma que “un sistema de símbolos físicos tiene los medios suficientes y necesarios para generar una acción inteligente”.

UNA DOSIS DE REALIDAD (1966-1973)

Al  principio, los investigadores de IA hicieron públicas predicciones sobre el éxito que les esperaba, uno de ellos fue Simon quien hizo predicciones sobre como en diez años un computador llegaría a ser campeón de ajedrez, y que se podría demostrar un importante teorema matemático con una máquina. Estas predicciones se cumplirían (al menos en parte) dentro de los siguientes 40 años y no en diez como afirmaba.

En esta etapa surgieron algunos problemas, uno de ellos fue porque los primeros programas contaban con escaso conocimiento del objeto de estudio, solo podían obtener resultados gracias a sencillas manipulaciones sintácticas.

SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO (1969-1979)

Los sistemas basados en el conocimiento surgieron a través de un largo proceso de investigación realizado por los científicos en el área de la IA, cuando, en los años setenta, comenzaron a comprender que la capacidad de un programa de ordenador para resolver problemas no reside en la expresión formal ni en los esquemas lógicos de inferencia que emplea sino en el conocimiento que posee.

LA IA SE CONVIERTE EN UNA INDUSTRIA (DESDE 1980 HASTA EL PRESENTE)

El primer sistema experto comercial que tuvo éxito, R1, inicio su actividad en Digital Equipment Corporation (McDermott, 1982). El programa se utilizaba en la elaboración de pedidos de nuevos sistemas informáticos. En 1986 representaba para la compañía un ahorro estimado de 40 millones de dólares al año. En 1988, el grupo de Inteligencia Artificial de DEC había distribuido ya 40 sistemas expertos, y había más en camino.

REGRESO DE LAS REDES NEURONALES (DESDE 1986 HASTA EL PRESENTE)

Psicólogos como David Rumelhart y Geoff Hinton continuaron con el estudio de modelos de memoria basados en redes neuronales, el impulso más fuerte se produjo a mediados de la década de los 80, cuando por lo menos cuatro grupos distintos reinventaron el algoritmo de aprendizaje de retroalimentación, mencionado por vez primera en 1969 por Biyson y Ho, este algoritmo se aplicó a diversos problemas de aprendizaje en los campos de la informática y la psicología.

IA SE CONVIERTE EN UNA CIENCIA (DESDE 1987 HASTA EL PRESENTE)

La IA se fundó en parte en el marco de una rebelión en contra de las limitaciones de los campos existentes como la teoría de control o la estadística, y ahora abarca estos campos. Tal y como indica David McAllester (1998). Se puede decir que en la actualidad la IA ya forma parte del ámbito de los métodos científicos. El uso de Internet y el compartir repositorios de datos de prueba y código, ha hecho posible realizar diversos experimentos.

EMERGENCIA DE LOS SISTEMAS INTELIGENTES (DESDE 1995 HASTA EL PRESENTE)

Uno de los medios más importantes para los agentes inteligentes es Internet Los sistemas de IA han llegado a ser  comunes en aplicaciones desarrolladas para la Web que el sufijo “-bot” se ha introducido en el lenguaje común. Además, tecnologías de IA son la base de muchas herramientas para Internet, como por ejemplo motores de búsqueda, sistemas de recomendación, y los sistemas para la construcción de portales Web.

EL ESTADO DEL ARTE

Hoy en día la IA se ha convertido en una ciencia para dar solución a varios problemas y actividades que realiza el ser humano, a continuación se detallaran algunas de ellas:

Planificación de autómatas: el programa de la NASA Agente Remoto se convirtió en el primer programa de planificación autónoma a bordo que controlaba la planificación de las operaciones de una nave espacial desde abordo (Jonsson et al., 2000). El Agente Remoto generaba planes a partir de objetivos generales especificados desde tierra, y monitorizaba las operaciones de la nave espacial según se ejecutaban los planes (detección, diagnóstico y recuperación de problemas según ocurrían).

Juegos: Deep Blue de IBM fue el primer sistema que derrotó a un campeón mundial en una partida de ajedrez cuando superó a Garry Kasparov en una partida de exhibición (Goodman y Keene, 1997). Kasparov dijo que había percibido un «nuevo tipo de inteligencia» al otro lado del tablero. La revista Newsweek describió la partida como “La partida final”. El valor de las acciones de IBM se incrementó en 18 billones de dólares.

Control autónomo: El sistema de visión por computador ALVINN fue entrenado para dirigir un coche de forma que siguiese una línea. Se instaló en una furgoneta controlada por computador en el NavLab de UCM y se utilizó para dirigir al vehículo por Estados Unidos. Durante 2.850 millas controló la dirección del vehículo en el 98 por ciento del trayecto. Una persona lo sustituyó en el dos por ciento restante, principalmente en vías de salida. El NavLab posee videocámaras que transmiten imágenes de la carretera a Alvinn, que posteriormente calcula la mejor dirección a seguir, basándose en las experiencias acumuladas en los viajes de entrenamiento.

Diagnosis: Los programas de diagnóstico médico basados en el análisis probabilista han llegado a alcanzar niveles similares a los de médicos expertos en algunas áreas de la medicina. El creador del programa le sugirió que le preguntase al computador como había generado el diagnostico. La máquina indico los factores más importantes en los que había basado su decisión y explico la ligera interacción existente entre varios de los síntomas en este caso.

Planificación logística: Las técnicas de planificación de IA permitieron que se generara un plan en cuestión de horas que podría haber llevado semanas con otros métodos. La agencia DARPA (Defense Advanced Research Project Agency) afirmo que esta aplicación por si sola había más que amortizado los 30 años de inversión de DARPA en IA.

Robótica: Muchos cirujanos utilizan hoy en día asistentes robot en operaciones de microcirugía. HipNav (DiGioia etal., 1996) es un sistema que utiliza técnicas de visión por computador para crear un modelo tridimensional de la anatomía interna del paciente y después utiliza un control robotizado para guiar el implante de prótesis de cadera.

Procesamiento de lenguaje y resolución de problemas: PROVER B  (Littman etal., 1999) es un programa informático que resuelve crucigramas mejor que la mayoría de los humanos, utilizando restricciones en programas de relleno de palabras, una gran base de datos de crucigramas, y varias fuentes de información como diccionarios y bases de datos online, que incluyen la lista de películas y los actores que intervienen en ellas.

CONCLUSIÓN

La inteligencia artificial a lo largo del tiempo ha pasado por diversas etapas y personajes que para bien contribuyeron con la formación de la misma, hasta llegar a ser tomada en cuenta como una ciencia. Además la IA ha contribuido actualmente y seguirá haciéndolo para así dar solución a los problemas cotidianos que para nosotros se nos hacían difíciles o demandaban demasiado tiempo.

BIBLIOGRAFÍA

Alvarez, L 1994. Fundamentos de la Inteligencia Artificial. Murcia 2ª ed

Barber, F. 2007. 10 años de “Inteligencia Artificial” Valencia, ES. Revista Iberoamericana de I.A. Vol 11.

Rusell, S; Norvig, P. 2004. Inteligencia Artificial un Enfoque Moderno, Madrid, 2ed.

Romero, J; Dafonte, C; Gómez, A; Penousal, J. 2007. Inteligencia Artificial y Computación Avanzada. ES. Colección Informática nº 13